Inteligencia Artificial

5 formas de mejorar las ventas con Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial ya forma parte de nuestro día a día. Te contamos cinco formas de mejorar las ventas con Inteligencia Artificial.

Por Redacción España, el 13/11/2019

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La Inteligencia Artificial ya forma parte de nuestro día a día. Cuando llamas a atención al cliente de una empresa y se te hace un cuestionario antes de derivarte al departamento correspondiente, cuando un comercio electrónico te manda un e-mail de productos que podrían gustarte en base a tus anteriores compras, cuando navegas por internet y te aparecen anuncios relacionados con la última búsqueda que hiciste en Google…

Todos estos son ejemplos de cómo esta tecnología se emplea para impulsar los negocios. Te contamos cinco formas de mejorar las ventas con Inteligencia Artificial.


1. Microfocalización

La microfocalización o microtargeting consiste en crear perfiles muy específicos de clientes potenciales. Son grupos reducidos de personas con características demográficas y socioculturales comunes. Tenemos mucha información sobre esas personas, las conocemos bien, de manera que sabemos qué productos podemos venderles, a través de qué canales y por medio de qué mensajes.

Para llegar a ese punto, hay dos aspectos fundamentales:

  1. Tener datos sobre el target, que obtenemos gracias a la intervención del Big Data.
  2. Que esos datos estén correctamente ordenados y procesados, lo que nos permite convertirlos en información. Esto es posible gracias a la Inteligencia Artificial.

Los algoritmos predictivos y prescriptivos desarrollados en el marco de la Inteligencia Artificial permiten que este proceso se lleve a cabo de forma automática. Analizan los datos, extraen patrones de comportamiento y definen cuáles son los micropúblicos más convenientes.

Al mismo tiempo, una vez extraída la información, estos algoritmos se retroalimentan con ella, por lo que están sometidos a un proceso de perfeccionamiento continuo. Las máquinas procesan los datos y también aprenden de ellos. Esto desemboca en estrategias de captación y ventas con más probabilidades de éxito.


2. Búsqueda de patrones de comportamiento

De la mano de lo que comentábamos antes, la Inteligencia Artificial permite encontrar patrones de comportamiento por segmentos. Los algoritmos son capaces de analizar las necesidades presentes del público, predecir sus necesidades futuras y mostrar cuál es el producto más adecuado para cada perfil.

Además, esta analítica permite desarrollar estrategias más efectivas de crosseling. Si varias personas de un micropúblico han comprado un producto A y también un producto B, sabemos que hay muchas probabilidades de que un cliente de ese segmento también lo haga. Por tanto, cuando vaya a comprar el A, nos adelantaremos y le ofreceremos también el B.


3. Adelantamiento a las necesidades de los usuarios

La Inteligencia Artificial es capaz de analizar cuáles son las necesidades de los usuarios y descubrir de qué manera una empresa puede dar respuesta a esas necesidades. Así, la empresa descubre de forma automática cuáles son sus puntos fuertes y débiles, y puede perfeccionar sus productos y servicios para incrementar su éxito.


4. Detección de fugas

El análisis de perfiles también permite detectar posibles fugas antes de que sucedan. Esto es especialmente aplicable a servicios de uso recurrente, como las telecomunicaciones (una empresa de telefonía e internet, por ejemplo) o el sector energético (luz o gas).

Localizamos a las personas que son susceptibles de dejar de usar el servicio o de recurrir a la competencia, encontramos los porqués y diseñamos estrategias que devuelvan la fidelización, ofreciéndoles servicios más adaptados a lo que necesitan en cada momento. Esta es una de las especialidades de B12.


5. Automatización de procesos repetitivos

La Inteligencia Artificial permite automatizar aquellos procedimientos que son repetitivos y rutinarios y que no necesariamente requieren la intervención humana. Esto incrementa la productividad, reduce los tiempos de espera de los clientes, lo que mejora considerablemente la experiencia de usuario con la marca, y, lo más importante, permite a los vendedores centrarse en su tarea principal.

Cuando se eliminan las actividades repetitivas, incrementa el tiempo que los trabajadores pueden dedicar a cada cliente potencial. Con más calma, hay más posibilidades de entender qué necesita y cuáles son sus reticencias, y de pensar mejor los argumentos de venta más adecuados. Además, se evitan posibles distracciones que puedan desconcentrarlos de este objetivo.

Esta automatización de procesos repetitivos en digital y telemarketing se realiza a través de bots. Se trata de asistentes virtuales que emulan el comportamiento humano y están preparados para tener una conversación oral o escrita con los clientes y clientes potenciales.

Entre otras tareas, un bot puede:

  • Mantener una conversación de chat o telefónica.
  • Responder un correo electrónico.
  • Moderar preguntas.
  • Editar textos.
  • Realizar acciones, por ejemplo, cerrar una cita médica o reservar en un restaurante cuando se lo pidas.

Este terreno está avanzando a pasos agigantados. De los robots que nos atendían (y nos desesperaban) antes cuando llamábamos a una marca, hemos llegado a Siri y Alexa. Ambas son callbots, softwares informáticos preparados para resolver las dudas de los usuarios proporcionando asistencia de voz.

Esto demuestra el nivel de evolución que existe en este campo. Además, el Machine Learning permite que los propios sistemas se vayan autoperfeccionando. Los softwares extraen información de cada conversación y mejorar su capacidad de respuesta, asimilando esa información y aprendiendo de ella de manera similar a como lo haría la mente de un humano:

  • Procesa el lenguaje natural.
  • Razona.
  • Navega y planifica acciones.

Además, el bot tiene la ventaja añadida de que está permanentemente activo, por lo que puede dar asistencia 24 horas.

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